随着云计算和人工智能(AI)技术的飞速发展,企业对于高效、灵活且成本效益高的解决方案的需求日益增长。本文旨在探讨 Serverless 架构与 AI 技术的结合,如何通过 Serverless 函数计算和 AI 开发平台,助力企业简化应用开发流程,减少企业 AI 业务试错成本,加速业务创新,为企业业务发展提供无限可能。
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点,将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论,为电商行业注入新的活力与效能。
本文从思考日志的本质开始,一览业界对日志使用的最佳实践,然后尝试给出分布式存储场景下对日志模块的需求抽象,最后是技术探索路上个人的一点点感悟。
DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,迅速在全球范围内获得了极高的关注度和广泛的用户基础。DeepSeek-R1-Distill 是使用 DeepSeek-R1 生成的样本对开源模型进行蒸馏得到的小模型,拥有更小参数规模,推理成本更低,基准测试同样表现出色。依托于函数计算 FC 算力,Serverless+ AI 开发平台 CAP 现已提供模型服务、应用模版两种部署方式辅助您部署 DeepSeek R1 系列模型。完成模型部署后,您即可与模型进行对话体验;或以 API 形式进行调用,接入 AI 应用中。欢迎您立即体验。
在当今数字化时代,日志数据已成为企业 IT 运营和业务分析的关键资源。然而,随着业务规模的扩大和系统复杂度的提升,日志数据的体量呈现爆发式增长,给日志采集和处理系统带来了巨大挑战。
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
日志内容本身是一种重要信息,日志之间的相对顺序也是因果关系的一种反映,某些场景下如果日志内容完全相同,但是日志间的顺序错乱了反映出来的结果可能和真实世界里面的事件完全相反。